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Um novo modelo de aprendizado de máquina previu a existência de 44 planetas parecidos com a Terra em outros sistemas estelares da Via Láctea. Os pesquisadores da Universidade de Berna e do Centro Nacional de Competência em Pesquisa PlanetS (NCCR PlanetS), na Suíça, afirmaram que o algoritmo tem 99% de precisão.
Os chamados “exoplanetas” — nome dado a qualquer planeta que orbita uma estrela que não seja o Sol — são a possível solução para a busca dos astrônomos por vida extraterrestre.
Neste modelo desenvolvido na Suíça, a IA teve um desempenho espetacular quando aplicada a dados de sistemas planetários com propriedades conhecidas e potenciais planetas parecidos com a Terra. “O modelo identificou 44 sistemas com alta probabilidade de abrigarem planetas semelhantes à Terra ainda não detectados”, disse a Dra. Jeanne Davoult, principal autora de um artigo publicado esta semana na revista Astronomy & Astrophysics.
Davoult desenvolveu o modelo como parte de sua tese de doutorado na Divisão de Pesquisa Espacial e Ciências Planetárias do Instituto de Física da Universidade de Berna. Segundo a cientista, “99% dos sistemas identificados pelo modelo de aprendizado de máquina têm ao menos um planeta parecido com a Terra”.
“É um dos poucos modelos no mundo com esse nível de complexidade e profundidade, permitindo estudos preditivos como o nosso”, afirmou o coautor Dr. Yann Alibert, codiretor do Centro para o Espaço e Habitabilidade da Universidade de Berna. “Esse é um passo significativo na busca por planetas com condições favoráveis à vida e, em última instância, na busca por vida no universo.”
Acredita-se que o novo modelo reduzirá o tempo necessário para analisar sistemas estelares com potencial para planetas parecidos com a Terra, permitindo que os astrônomos apontem seus telescópios apenas para os alvos mais promissores — aumentando, assim, as chances de encontrar vida fora da Terra.